排版优化算法R语言

排版优化算法R语言

基于R语言的分类算法之决策树ID3 《= 最大信息熵增益，只能处理离散型数据C5 《= 信息增益率，可处理连续性和离散型数据，相比ID3，减少了因变量过多导致的过拟合C0 《= 信息增益率，运算性能比C5更强大CART 《= 基尼指数最小原则，连续性和离散型数据均可信息熵体现的是数据的杂乱程度，信息越杂乱，信息熵越大，反之越小。 例如：拥有四种连续型变量的特征变量的信息熵一定比拥有三种的要大。特征变量的N种可能性，每种可能性的概率相同，N越大，信息熵越大。每种可能性的概率不同，越偏态，信息熵越小。所有特征变量中，信息增益率的，就是根节点（root leaf），根节点一般是选择N越大的特征变量，因为N越大，信息熵越大。信息增益率是在信息熵的基础上作惩罚计算，避免特征变量可能性多导致的高信息增益。代码相关library（C50）C0(x,y, trials = 1, rules=FALSE,weights=NULL,control=C0Control(),costs=NULL)x为特征变量，y为应变量trials 为迭代次数（这个值根据不同数据而不同，并非越大越好，一般介于5-15之间，可以用遍历来寻找最高准确率的模型，对模型准确率的提升效果中等）cost 为损失矩阵，R中应该传入一个矩阵（据说是对准确率矩阵约束猜测错误的项，但是并没特别明显的规律，可以使用遍历来寻找最好的cost，准确率提升效果小）costs <- matrix(c(1,2,1,2), ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(c("yes","no"), c("yes","no")))control 设置C0模型的其他参数，比如置信水平和节点最小样本等（水很深，参数很多，可以自行查阅R的帮助文档，我只设置了一个CF，准确率提升效果小）control = C0Control(CF = 25)library(C50)#对iris随机划分训练集和测试集seed(1234)index <- sample(1:nrow(iris), size = 75*nrow(iris))train <- iris[index,]test <- iris[-index,]#查看训练集和测试集分布是否合理able(table(train$Species))able(table(test$Species))#不设置任何参数fit1 <- C0(x = train[,1:4], y = train[,5])pred1 <- predict(fit1, newdata = test[,-5])freq1 <- table(pred1, test[,5])accuracy <- sum(diag(freq1))/sum(freq1)pred1 setosa versicolor virginica setosa 16 0 0 versicolor 0 13 1 virginica 0 0 8准确率为9736842，只有一个错误。。。显然150个iris太少了，优化都省了。

• 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。[2]

板材排版优化算法

用专业的平板软件，还有就是经验了!

板材下料排版算法这个不懂啊这个问题一般人肯定不清楚，这个要专业的。中间一行的人他姓刘，所以说不用肯定不清楚，在网上搜索一下看看。也没给他买点吃的我

玻璃优化排版算法

一般的用小剪刀 就ed那个 一万多吧好像是 可以生成g代码 要比手工排版方便很多

有大板和小板两种规格，根据需要来排版。

r语言文献Ptrend

arrStr[i]=SvalueOf(arrChar[i]);}for (String i: arrStr ){if (atches(E1)){countH++;}if (atches(E2)){countE++;}

许多R　的高级图形自身就含有坐标轴，此外你可以用低级图形函数axis（）　设置你自己的坐标轴。坐标轴主要包括三个部分：轴线（axis　line）（线条格式由图形参数lty控制），刻度（tick　mark）（划分轴线上的刻度）　和刻度标记（tick　label）（标记刻度上的单位）。这些部分可以通过下面的图形参数设置。lab＝c（5，　7，　12）　前两个参数分别是x　和y　轴期望的刻度间隔数目。第三个参数刻度标记的字符长度（包括小数点）。这个参数设的太小会导致所有的标记变成一样的数字。las＝1　刻度标记的方向。0　表示总是平行于坐标轴，1　表示总是水平，以及2　表示总是垂直于坐标轴。mgp＝c（3，?保。埃∪鲎瓿煞值奈恢谩5谝桓霾问侵岜昵┫喽灾嵛恢玫木嗬耄晕谋拘凶魑握盏ノ坏摹5诙霾问硎究潭缺昙堑木嗬耄詈笠桓霾问侵嵛恢玫街嵯叩木嗬耄ǔ3J牵埃U当硎驹谕夹瓮猓褐当硎驹谕夹文凇＃簦悖耄剑埃埃薄】潭鹊某ざ纫曰记虼笮〉谋嚷首魑攘俊5保簦悖搿”冉闲。ㄐ∮冢埃担『停≈嵘系目潭惹恐拼笮∫恢隆V滴笔保鐾裣摺8褐凳笨潭仍谕夹瓮狻＃簦悖耄剑埃埃薄『停恚纾穑剑悖ǎ保保担埃┍硎灸诓靠潭?03xaxs＝＆quot；r＆quot；yaxs＝＆quot；i＆quot；　分别设定x　和y　轴的形式739＆quot；i＆quot；　（内在的）　和＆quot；r＆quot；　（默认）　形式的刻度都适合数据的范围，但是＆quot；r＆quot；　形式的刻度会在刻度范围两边留一些空隙（S　还有一些在R　里面没有实现的刻度形式）17

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这个很容易实现。只给你说下思路，你可以操作实践一下。首先读入这个表格，有相应的函数，在R中就是一个数据框结构，类似矩阵。你应该是想把某些特定的单元格数据替换，那就先通过判断把这些单元格找出来，实际上是定位他们的行列号，找出来以后再把新的值赋给这些位置的单元格，这样就得到了新的矩阵，再把这个矩阵输出为表格文件，就可以了。由于你的问题也问的不是很具体，如果有什么疑问可以继续追问。另外建议用MATLAB，处理矩阵表格数据很方便。